成長エンジンとしてのAI：コスト削減を超えて

人工知能（AI）は、タスクの時間短縮、反復作業の自動化、人員削減、そして全般的な運用コスト削減という効率性のツールとして捉えられることが多いです。これらの利点は実際にコスト効果がありますが、この狭い見方ではAIの成長に向けた変革的な可能性を十分に活用できないリスクがあります。 

AIはコスト削減メカニズムとしてだけでなく、本質的には革新を促進し、新しい市場を創出し、競争優位性を再定義できる成長エンジンとして見るべきです。マッキンゼーの2025年AI状況報告では、2025年の中核的なリーダーシップの転換点は、AIを市場創造能力として扱うことだと特定されています。

この転換は、AIを長期的な価値創造に活用することを目指す政策立案者、投資家、ビジネスリーダーにとって極めて重要です。

コスト削減の物語はAIを防御的戦略として位置づけ、短期的な利益をもたらすことはありますが、持続可能な差別化を生み出すことはほとんどありません。競合他社はコスト効率を複製でき、優位性が侵食されます。

さらに、節約だけに焦点を当てると、新しい収益源を解放できるAI機能への投資不足につながることがよくあります。市場優位性を持ちたい高業績企業は、コスト削減と共に成長とイノベーションを目標にする必要があります。

AIを活用すれば、成長の機会は膨大です。MGIの推定によると、生成AIは顧客オペレーション、マーケティング、ソフトウェアエンジニアリング、R&Dなどのユースケースで年間2.6〜4.4兆ドルの価値を追加でき、これらは直接的に収益能力を拡大できます。このアプローチは、電気、インターネット、クラウドコンピューティングなどの技術的破壊の歴史的パターンと一致しており、これらはすべて単にコストを削減するのではなく、全く新しい可能性を可能にすることで指数関数的な成長を促進しました。

実用的な観点では、AIは市場需要を創出することで成長を促進するために使用でき、インターネット検索を発見へとシフトさせ、それによって平均注文金額と変換率を増加させます。Amazonのレコメンデーションシステムは売上の35％を促進していると報告されており、これはパーソナライゼーションがファネルの最適化だけでなく需要を創出する方法を示すシグナルです。

クラウドネイティブなパーソナライゼーションプラットフォーム（例：Amazon PersonaliseとBedrock）により、企業は明示的な成長目標のためにコンテンツを再ランク付けできるようになりました。

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Netflixは、AIを活用したレコメンデーションエンジンをユーザー体験の向上だけでなく、グローバルリーチの拡大にも使用しています。視聴パターンを分析することで、Netflixは地域のコンテンツ嗜好を特定し、地域制作への投資を促進しています。この戦略により、Netflixはアメリカ中心のサービスからグローバルなエンターテイメント大国へと変貌しました。AIにより、企業はパーソナライゼーションとローカライゼーションの障壁を下げることで新しい市場に参入できるようになります。 

製品イノベーションの観点では、AIにより企業は全く新しい製品をより迅速に発売できるようになります。COVID-19パンデミック中、ModernaはAIを活用してワクチン開発を加速させました。機械学習モデルは高い効果を持つmRNAシーケンスを予測し、R&Dのタイムラインを数年から数ヶ月に短縮しました。これはコスト削減ではなく、市場創造的で革命的なものであり、Modernaが前例のない成長を獲得することを可能にしました。

もう一つの例は、AlphaFoldの進化（AF2→AF3）が単一タンパク質構造から複雑な相互作用へと移行し、薬剤設計とバイオエンジニアリングの範囲を広げたことです。AIを通じて、製造と商業化は柔軟性を収益に変えます。BMWは品質保証、物流、予知保全のために工場全体で産業AIを使用し、共有ラインでドライブトレインを切り替えることができる高度に柔軟な生産ネットワークに貢献しています。これはスループットを犠牲にすることなくEVの動的需要に対応するための鍵です。

リアルタイムの成長は、顧客生涯価値を高めクロスセリングの機会を開くパーソナライゼーションを通じてAIによってもたらされます。SephoraのAI駆動バーチャル試着ツールとチャットボットは顧客エンゲージメントを強化し、より高い変換率とロイヤルティを促進します。これらのイノベーションは成長ループを作り出し、より良い体験がより多くのデータにつながり、それがさらにパーソナライゼーションを向上させます。

AIが成長を促進するために使用された豊富な例の中で、PepsiCoがAWS/Salesforceと提携してPepGenXを構築し、洞察をより迅速な製品発売とスケールされた販売実行に変えたことも考慮すべきでしょう。これは成長論です：少数のパイロットプロジェクト、より多くのプラットフォーム化された能力。

AIを成長のためのツールとして展開することは、間違いなく政府、管理上のボトルネックと複雑な組織構造を持つ大規模企業、そして実際にはビジネス空間の多くのプレーヤーにとって政策、投資、実装の影響を持つでしょう。 

政府は自動化だけでなく、イノベーションのためのAI採用を奨励すべきです。税額控除と助成金は、新しい能力や市場を創出するプロジェクトを優先すべきです。規制フレームワークはリスクと柔軟性のバランスを取り、ヘルスケア、テクノロジー、金融などのセクターでの実験を可能にする必要があります。

更新されたOECDのAIガイダンス（および関連するG7フレームワーク）は、汎用モデルのリスク管理を組み込み、初期採用セクターを超えた相互運用性と普及を目指しています。規制当局は一般的に、共有データセットに資金を提供し、中小企業全体の発見能力を高める政策を奨励すべきです。

投資に関しては、ベンチャーキャピタルと企業投資戦略は、コスト削減に基づく投資収益率から、市場シェア拡大、新しい収益源、顧客獲得をカバーする成長指標にシフトすべきです。投資家は、AIイニシアチブを単なる段階的な節約ではなく、非線形成長を生み出す可能性に基づいて評価すべきです。

職場AIについては、Microsoft 365 Copilotに関する研究は、純収益の増加と市場投入時間の短縮を含む投資収益率シナリオを示しています。これは単なる「節約された時間」ではなく、商業化の反映です。ビジネスオーナーは、AI投資が成長に与える影響を追跡するために、成長インパクト、損益計算書を公開することが奨励されています。優れたAIは優れたデータに依存しているため、経営幹部はデータ品質への真剣な投資を検討する必要があります。

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実装については、経営幹部は運用効率だけでなく、戦略的計画にAIを組み込むことが推奨されています。これには以下が含まれます：

• 製品開発、マーケティング、戦略を含む機能横断的なAIチームの創設。
• コスト指標ではなく成長KPIを通じた成功の測定。
• 迅速な実験をサポートするスケーラブルなAIインフラの構築。

最後に、成長エンジンとしてのAIの運用には文化的変化が必要です。リーダーは組織全体でAIリテラシーを推進し、AIを雇用への脅威ではなく創造的なパートナーとして見る考え方を育む必要があります。 

成長のためにAIを受け入れる国々は、自動化に焦点を当てる国々を上回るでしょう。AIは新産業、高価値セクターでの生産性向上、新興市場の支配を通じてGDP拡大を促進できます。

AIは、リーダーが責任あるガバナンスを前提条件として、後付けではなく新しい配信モデルに資金を提供するときに成長を促進します。問いは「どれだけのコストを節約できるか？」ではなく、「今どの市場に参入でき、どのような製品を設計でき、それらをどれだけ速くスケールできるか？」です。これらの質問にデータ基盤、成長テレメトリ、政策ガードレールで答える組織は、AIを持続可能で複合的な成長のためのフライホイールに変換するでしょう。